问题标签 [cvxpy]

我正在尝试生成 cvxpy 的 python(.egg) 文件并将其导入。使用以下内容为https://github.com/cvxgrp/cvxpy生成 .egg 文件：

python setup.py bdist_egg

尝试导入 cvxpy 时出现以下错误，

我是 python 新手，非常感谢任何修复此问题的指针/参考。

我正在使用 cvxpy 0.4 版本，在这个版本中，我编写了组套索惩罚线性模型，如下所示：

0.4版本

1.0版本

使用 1.0 代码版本时，它显示以下错误消息：

所以，我认为我已经将代码从 0.4 版正确迁移到 1.0 版，但是在 0.4 版中使用 ECOS 求解器解决了一个问题，在 1.0 版中显示错误消息。我在这里做错了吗？以防万一，我在 Windows 机器上的 miniconda python 2.7 中运行此代码。

所有依赖项都安装在 docker 容器中，但是当我使用 GPU=True 运行示例时，它返回“Status: Unbounded”，并且使用 GPU=False 它可以正常工作。scs-python GPU 测试返回“状态：无界”。此外，nvidia-smi 显示 GPU 使用情况。可能是什么问题？

Dockerfile：https ://gist.github.com/Cerebrock/eef5d33ece1782d3efdf0b35d29fb48e

示例：https ://gist.github.com/Cerebrock/885023ec2faf1d1c6bf9b1a4df12df36

操作系统：Azure 上的 Ubuntu 16.04，映像 NVIDIA GPU Cloud 映像，NVIDIA Tesla P100

我希望对我的优化变量实施约束：

X=变量(2)

如何指定对 X 组件的约束，例如“X[i] <= 1”，我尝试过但似乎不起作用”？我在 cvxpy 文档中没有找到关于这个特定案例的任何内容，尽管它看起来很基本...

我试过这个简单的例子：

但是 cvxpy 没有找到任何解决方案

谢谢 ！

我正在解决一个以 log_sum_exp 作为目标函数的优化问题。我在 Matlab 中使用 CVX 解决了它。但是，与其他优化问题相比，该过程很慢。我不确定是不是因为 log_sum_exp 函数使用了逐次逼近法？

CVXPY 中似乎没有提到逐次逼近。我猜CVXPY不使用逐次逼近法？如果逐次逼近会减慢优化速度，是否可以使用 CVXPY 加快优化速度？

谢谢！

我正在研究一个优化问题 (A*v = b)，我想对一组备选方案 X = {x1,x2,x3,x4} 进行排名。但是，我有以下规范化约束：|v[i] - v[j]| <= 1，可以是-1 <= v[i] - v[j] <= 1的形式。我的代码如下：

哪个输出：

结果，与应有的结果不接近，甚至有负值。我认为，我的规范化约束代码很可能是错误的。

我有一个问题需要优化某些产品的分配。每个产品都有一个权重（基本上客户喜欢它的程度）和一个类别（有些客户不接受每种产品）

我的数据看起来像这样

我还有一张表说我们有不同类别的债务（与上表相同的类别）

我想最大化 X*weight（在这种情况下是两个六维向量的点积），在 , 的约束下x1 + x2 + x3 = 100（或者，可以认为它是说对应于类别 1 的变量必须加起来债务在第一类）和x4 + x5 + x6 = 500

实际上，我有 800 个类别，所以我想以编程方式进行，但我不知道如何开始构建这个问题。

目标很简单

其中 R 只是作为 numpy 数组的“权重”列

但我不知道如何建立约束。另外，我想跟踪名称（也就是说，一旦我得到解决方案，我需要将解决方案数组的所有元素映射回 prod_name 列中的名称）

cvxpy 是否允许这些事情中的任何一个，还是我需要查看其他包？

尝试在 Mac 上使用 pip install 安装 cvxpy 包时，我收到以下错误消息：

Mac 正在运行 OS Mojave。

我正在尝试通过以下方式制定优化问题：

1. 我的优化变量 x 是一个 *n 矩阵。
2. x 应该是 PSD。
3. 它应该在0 <=x<= I范围内。意思是，它将在从全零方阵到 n 维单位矩阵的范围内。

到目前为止，这是我想出的：

这给了我[[1, 0], [0, 0]]作为最优 x 的结果，最大迹线为.5. 但事实并非如此。因为我已经在 matlab 的 CVX 中完成了同样的程序，所以我得到了答案矩阵[[.85, -.35], [-.35, .14]]，其最优值为.707. 哪个是对的。

我认为我的约束公式不正确或不遵循 cvxpy 标准。如何正确执行程序中的约束？

（这是我的matlab版本的代码：）

TIA

我正在使用 cvxpy 0.4.9 和 Python 2.7.14，并unbounded从下面的示例中获得了令人惊讶的状态。

细微的变化（例如，删除最后一个约束）正确报告infeasible状态。

这在 Windows 和 Linux 环境中都会发生。为什么？